待验证50% 置信事实精确时间
Agentic工作模式在技术实现上通常依赖工具调用循环（tool-use loop），LLM可调用文件读写、命令行执行、测试运行等外部工具并根据结果动态调整
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/20
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相关事实
待验证Agentic Loop的技术基础是大语言模型的工具调用（Tool Use/Function Calling）能力79% 相似待验证The Agent Runtime encapsulates the complete Reason-Action main loop, including assembling messages, calling the LLM, determining tool usage, executing tools, and returning responses.77% 相似待验证现代LLM Agent的核心逻辑可归结为一个循环：接收目标、调用LLM、解析输出、执行工具、重复迭代75% 相似待验证科研自动化 Agent 通常基于 LLM 的工具调用与任务规划能力，结合代码执行沙箱、文件系统访问、学术检索及 GitHub/Hugging Face API 等外部工具，形成感知-规划-执行-反馈的闭环74% 相似待验证Agentic Workflows的底层技术基础包括ReAct框架、Chain-of-Thought提示工程以及Tool Use/Function Calling接口74% 相似
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